Neuronale Netze: 8 Punkte für den erfolgreichen Einsatz im Business

Sie haben noch nie von neuronalen Netzen gehört? Aber bestimmt kennen Sie den Kultfilm „Matrix” mit Keanu Reeves? Jener Hollywood-Blockbuster, in dem Reeves alias Neo erkennt, dass seine Realität eine von Künstlicher Intelligenz (KI) generierte Simulation ist, die als Metapher für neuronale Netze interpretiert werden kann. 

Neuronale Netze sind Modelle für maschinelles Lernen, inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. In „Matrix“ wird eine ähnliche Idee präsentiert, bei der Computer dazu verwendet werden, eine alternative Realität zu schaffen und die Menschen darin gefangen zu halten. Anders als im dystopischen Endzeit-Movie aus dem Jahr 1999 kommen neuronale Netze heute in vielen unverfänglichen, dafür äußerst hilfreichen Gebieten zum Einsatz – bei Gesichts- und Spracherkennung auf Smartphones, Übersetzungsdiensten oder Film-Empfehlungen auf Streamingdiensten. Oder ganz banal: bei der Wettervorhersage.

Sie merken: Viele Vorgänge in unserem Alltag beruhen auf neuronalen Netzen im Zusammenhang mit KI. Die mathematischen Modelle stellen ein mächtiges Instrument dar, und die Entwicklung geht in rasantem Tempo weiter. Womit neuronale Netze das Potenzial haben, künftig noch mehr Bereiche unseres Lebens und der Geschäftswelt zu beeinflussen. Umso wichtiger also: zu wissen, was sie sind, was sie können – und was nicht. Erfahren Sie in diesem Artikel, wie Sie Ihr Business dank neuronaler Netze fit für die Zukunft machen.

Definition: Ein Lernmodell, das unser Gehirn nachahmt

Zunächst eine Definition: Neuronale Netze beziehungsweise künstliche neuronale Netze (KNN) sind eine Art von maschinellem Lernmodell, das aus Neuronen besteht und die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt. Sie haben sich als sehr leistungsfähig erwiesen, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen und präzise Vorhersagen zu treffen. In der Welt von Künstlicher Intelligenz, auch im Deutschen oft Artificial Intelligence (AI) genannt, werden neuronale Netze dadurch zu einer Schlüsselkomponente. 

Neuronale Netze einfach erklärt

Stellen Sie sich ein künstliches neuronales Netzwerk wie ein Mosaik aus vielen kleinen Teilen vor:  

Künstliche Neuronen (Grundbausteine): Jedes dieser Neuronen erhält Informationen und trifft Entscheidungen, die auf diesen Informationen basieren.  

Gewichtungen (Verbindungen zwischen Neuronen): Die Neuronen sind im Netz miteinander verbunden, ähnlich wie Freunde auf Social Media. Diese Verbindungen haben Gewichtungen, die anzeigen, wie wichtig die Information ist, die von einem Neuron zum nächsten fließt. Um im Bild zu bleiben: Die Gewichtungen symbolisieren sozusagen die Stärke der Freundschaft zwischen zwei Personen.  

Schichten (vom Eingang zum Ausgang): Ein neuronales Netz ist in Schichten aufgeteilt. Die erste davon nimmt Daten auf, beispielsweise Zahlen, Bilder oder Text. Dann durchläuft die Information mehrere Schichten von Neuronen, die nacheinander Entscheidungen treffen.  

Training (Lernen durch Anpassung): Ein neuronales Netz kann lernen, indem es sich selbst anpasst. Es vergleicht seine Vorhersagen mit den richtigen Antworten und ändert die Gewichtungen der Verbindungen zwischen den Neuronen, um genauer zu sein. Als würde der Mensch aus Fehlern lernen.  

Künstliche neuronale Netze: Erst das Training, dann die Anwendung  

Um die Arbeitsweise von neuronalen Netzen zu verstehen, unterteilen wir den Prozess in zwei Hauptphasen – das Training und die Anwendung. 

Während des Trainings werden die Gewichtungen innerhalb des Netzes angepasst. Wie oben gesehen, übertragen diese Gewichtungen die Informationen zwischen den Neuronen. Nach erfolgreichem Abschluss des Trainings ist das neuronale Netz dann bereit für die Anwendung. Das geschieht in den drei Schritten Vorhersage, Interpretation und Feedback: 

1. Anfangs werden neue Daten zugeführt, die die verschiedenen Neuronen-Schichten durchlaufen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen. Ein Beispiel sind neuronale Netze in der Logistik, um Routen für den Warentransport zu optimieren.

2. Das Netz interpretiert die Daten anhand der Muster, die es im Training gelernt hat. Es erkennt etwa das bisherige Einkaufsverhalten von Kund:innen auf einer E-Commerce-Website und schlägt Produkte vor, die mit einer höheren Wahrscheinlichkeit gefunden und gekauft werden.

3. Das neuronale Netz kann weiterhin lernen und seine Präzision verbessern, indem es Rückmeldungen zu seinen Vorhersagen erhält; bei Fehlern passt es die Gewichtungen an. Beispiel: die Analyse von Kundenbewertungen mit dem Ziel, die Servicequalität zu steigern.

Die wichtigsten Arten von neuronalen Netzen  

Es gibt diverse Arten von künstlichen neuronalen Netzen, die jeweils für spezifische Aufgaben entwickelt wurden. Eine Auswahl:  

sind die am häufigsten genutzten neuronalen Netze. Sie werden für eine breite Palette von Aufgaben eingesetzt, einschließlich Mustererkennung, Klassifikation, Regressionsanalyse und Textverarbeitung. Beispiele in der Praxis: E-Commerce (Kaufverhalten, Produktempfehlungen), Einzelhandel (zur Bestandsprognose), Banken (Kreditwürdigkeit einstufen).

eignen sich für sequenzielle Daten wie Zeitreihen oder Spracherkennung. Sie können Informationen über vorherige Zeitschritte speichern und für die Vorhersage künftiger Schritte verwenden. Beispiele in der Praxis: Fertigung (Produktionsprozesse), Finanzdienstleistungen (Aktienkursvorhersage), Versicherungen (Risikobewertung).

werden häufig in der Bild-, Objekt- und Gesichtserkennung gebraucht. Ihre Kernkompetenz: die Verarbeitung von Bildern und visuellen Daten. Beispiele in der Praxis: Flughäfen (Identifikation von Personen), Medizin (Röntgenaufnahmen, MRT-Scans), Automobilindustrie (Verkehrszeichen und Hindernisse).

sind eine spezielle Form von RNN, die Abhängigkeiten in Daten erfassen können. Beispiele in der Praxis: Kundensupport (durch intelligente Chatbots), Nachrichtenagenturen (automatische Textzusammenfassung), maschinelle Übersetzungsdienste (für globale Korrespondenz).

bestehen aus einem Generator- und einem Diskriminator-Netzwerk und werden in der Bildgenerierung, Text-zu-Bild-Übersetzung oder der kreativen Kunstgenerierung angewendet. Beispiele in der Praxis: Immobilienbranche (3D-Modelle von Angeboten), Filmproduktion (Spezialeffekte), Werbung (zielgruppenspezifische Inhalte).

Wo Unternehmen von neuronalen Netzen profitieren können

Die Beispiele zeigen, dass künstliche neuronale Netze eine vielfältige Bandbreite von Einsatzbereichen abdecken. Das gilt auch für die Unternehmenswelt – sei es in Marketing und Vertrieb (Zielgruppen segmentieren, Kundenverhalten analysieren, Produkte personalisieren), dem Kundenservice (Anfragen mit Chatbots oder Sprachassistenten beantworten), Forschung und Entwicklung, Qualitätskontrolle oder Personalmanagement. Überall sind neuronale Netze im Spiel.

So auch im Customer Relationship Management (CRM), einem zentralen Bestandteil für die Pflege von Kundenbeziehungen. Durch neuronale Netze beziehungsweise Deep Learning hat sich die CRM-Landschaft in den vergangenen Jahren dramatisch verändert und damit die Art revolutioniert, wie Unternehmen ihre Kund:innen betreuen. Die Netze können für verschiedene Aufgaben angepasst werden und diese automatisch lösen. Ihre Rolle geht über die Datenanalyse hinaus; sie tragen außerdem dazu bei, Geschäftsmodelle zu transformieren. Vor allem durch Verbesserungen wie diese:  

So setzen Sie neuronale Netze in Ihrem Unternehmen ein  

In der Ära von Digitalisierung und Big Data führen künstliche neuronale Netze zu datengestützten Entscheidungen. Schließlich sind Daten in ihrer Relevanz wie eine eigenständige Währung: Sie bieten Einblicke in Kundenverhalten oder Marktrends, helfen bei Entscheidungsfindung, Kosteneinsparungen und Prozessoptimierung und können letztlich die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens verbessern.  

Allerdings hängt der erfolgreiche Einsatz von neuronalen Netzen nicht „nur“ an der technischen Expertise. Hier sind acht Aspekte, die Entscheider:innen beachten sollten:  

1. Verständnis 

Es beginnt mit einem soliden Verständnis für künstliche Intelligenz. Das müssen keine tiefgreifenden Detailkenntnisse sein, aber es ist wichtig, grundsätzlich zu begreifen, was künstliche Intelligenz leisten kann – und wie sie die Welt verändert. Erst dieses Verständnis ermöglicht es, die Vor- und Nachteile von neuronalen Netzen im Kontext von Deep Learning und KI richtig zu bewerten.   

2. Strategie 

Entscheidend ist die Integration ins Geschäftsmodell einer Organisation – Stichwort Bigger Picture. Das bedeutet, dass KI-Initiativen nicht isoliert betrachtet werden, sondern mit den Unternehmenszielen in Einklang stehen müssen, um echten Mehrwert sowohl für die Kund:innen als auch das Unternehmen selbst zu schaffen. Es braucht hier also eine klare Vision davon, wie neuronale Netze in die Gesamtstrategie passen.

3. Infrastruktur 

Als Gerüst für den reibungslosen Betrieb von KI-Systemen bedarf es einer robusten technischen Infrastruktur. Dazu gehören leistungsstarke Computerressourcen, spezialisierte Hardware und geeignete Software-Plattformen. Ohne diese Infrastruktur lassen sich neuronale Netze nicht effektiv nutzen, was die Umsetzung von KI-Projekten erheblich erschwert.  

4. Datenschutz 

Wie kann gewährleistet werden, dass sensible Informationen in den von neuronalen Netzen verarbeiteten Daten zu jedem Zeitpunkt geschützt sind? Wie wird verhindert, dass diese Informationen in die falschen Hände geraten? Für strenge Sicherheitsstandards müssen Unternehmen gewährleisten, Daten während der Anwendung von neuronalen Netzen konsequent zu verschlüsseln sowie Datenlecks und unbefugte Zugriffe zu verhindern. 

5. Ethik 
Wenn man so will, kann der zu Beginn erwähnte Film „Matrix“ als eine Art philosophische Erkundung der Beziehung zwischen menschlicher Realität und der von Computern geschaffenen Virtualität betrachtet werden. Die wichtige Botschaft lautet: Die Technologie muss verantwortungsvoll angewendet werden. Beim Training mit verzerrten Datensätzen besteht nämlich die Gefahr, dass neuronale Netze gewisse Vorurteile übernehmen oder verstärken. Das kann zu ethischen Bedenken führen, gerade in Bereichen wie Kreditvergabe, Bewerbungsprozessen und Strafjustiz. Gegenmaßnahmen sind beispielsweise eine sorgfältige Auswahl der Trainingsdaten sowie Mechanismen, die diskriminierende Entscheidungen korrigieren. Salesforce beispielsweise folgt bei der Entwicklung von neuen Produkten eigens entwickelten Ethical and Inclusive Products Guidelines.

6. Transparenz 

Neuronale Netze können in ihrer Struktur sehr komplex sein, ihre Schlussfolgerungen sind mitunter schwer nachvollziehbar. Unternehmen sollten daran arbeiten, Modelle zu entwickeln, die transparent sind und Ergebnisse (besser) erklären können – damit die Funktionsweise der Netze nicht als sogenannte Black Box angesehen wird.   

7. Fachkräfte 

Die Automatisierung durch künstliche Intelligenz kann menschliche Arbeitskraft bei bestimmten Tätigkeiten ersetzen. Und die Angst unter Arbeitnehmer:innen ist bereits reell: Laut einer Umfrage des Prüfungs- und Beratungsunternehmens Deloitte fürchten 43% aller Befragten, ihren Job in den nächsten fünf Jahren wegen KI zu verlieren. Zugleich erfordert die Entwicklung und vor allem die sachgemäße Bedienung von KI-Systemen andere Fähigkeiten. Das bedeutet, dass Unternehmen auf der einen Seite neue Talent suchen müssen, aber auch gezielt in die Förderung, Umschulungen und Weiterbildungen ihrer Belegschaft investieren müssen. 

8. Haftung 

Besonders bei sicherheitskritischen Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen und medizinischen Diagnosesystemen ist Vertrauen in die Zuverlässigkeit von neuronalen Netzen elementar. Doch im Falle von Fehlern stellen sich rechtliche wie technische Fragen. Einerseits ist klar, dass die Hersteller von neuronalen Netzen deren Qualität garantieren (müssen). Andererseits sind die Nutzenden in der Pflicht, die Technologie richtig und verantwortungsvoll einzusetzen.

Wie Künstliche Intelligenz und neuronale Netze die Customer Experience optimieren  

Neuronale Netze und Künstliche Intelligenz im Allgemeinen bieten Unternehmen viele Chancen, die Beziehung zu ihre Kund:innen aufzubauen und zu stärken. Daher hat Salesforce als Marktführer im Bereich CRM die KI Einstein entwickelt. Sie hilft Unternehmen, in allen Bereichen – von Vertrieb über Service, Marketing, Commerce und IT – noch personalisiertere Kundenerlebnisse zu bieten und so langfristige Kundenbeziehungen aufzubauen. Neben prädiktiven Fähigkeiten wie Einstein Next Best Action oder der Einstein Send Time Optimization verfügt Einstein auch über generative Skills. 

So bietet die Plattform vielfältige Funktionen wie Vorhersageanalysen, automatisierte Prozessoptimierung und Chatbots. Die Schutzschicht Einstein Trust Layer stellt mit Verschlüsselungs- und Anonymisierungstechnologien sicher, dass Unternehmen auf vertrauenswürdige Weise von KI profitieren. Drei Beispiele: Data Masking sorgt für die Sicherheit sensibler Daten, der Datenzugriff wird streng für autorisierte Benutzer:innen reguliert, und KI-Anwendungen werden fair und transparent gestaltet.  

Und wie geht‘s jetzt weiter?  

Die faszinierende Welt von KI und neuronalen Netzen verspricht eine anhaltend aufregende Entwicklung zu nehmen. Realistisch erscheint, dass wir permanent neue Anwendungsgebiete entdecken werden. Zugleich schreitet die Automatisierung immer weiter voran: Routineaufgaben werden zunehmend von KI-Systemen übernommen, was nach Ansicht von Arbeitsmarkt-Expert:innen nicht in großem Maßstab zum Verlust von Arbeitsplätzen führt, sondern Raum für Potenziale eröffnet. Parallel werden Unternehmen (noch) stärker auf Datenschutzbestimmungen und ethische Richtlinien achten müssen.  

Am Ende dürfte uns im nächsten Schritt eine Symbiose bevorstehen: die Kombination menschlicher Expertise mit maschineller Intelligenz. So werden die kommenden Jahre nicht nur von Innovation geprägt sein, sondern auch von kontinuierlicher Anpassung. Und weil das für uns alle gilt, ist es Zeit, das Thema zu umarmen. Mit unserem Lexikon zu Künstlicher Intelligenz beantworten wir die wichtigsten Fragen, damit auch Sie mit KI loslegen können.